综述：智能技术在水处理领域的文献计量学综述：物联网与人工智能助力可持续高效海水淡化

这篇综述系统探讨了物联网(IoT)和人工智能(AI)在海水淡化领域的创新应用，通过文献计量学方法揭示了2011-2024年间该领域的研究热点与发展趋势。文章重点分析了智能传感器实时监测(温度/压力/CO2)、AI驱动的预测性维护以及四层成熟度模型(感知-连接-分析-控制)如何优化反渗透(RO)、多效蒸馏(MED)等技术的能耗(3-6 kWh/m3)和盐水处理效率，为应对全球水资源短缺提供了智能化解决方案。

　　

智能技术在水处理领域的革命性突破

背景：海水淡化与新兴技术

全球淡水短缺问题日益严峻，海水淡化技术成为关键解决方案。传统方法如反渗透(RO)和多效蒸馏(MED)虽有效但面临高能耗(3-6 kWh/m³)和盐水排放等环境挑战。RO依赖高压泵克服渗透压，而MED通过多级蒸发实现更高能效(230-390 kJ/kg)。新兴技术如生物脱盐、正向渗透和电渗析展现出低能耗潜力，但尚处实验阶段。

物联网与人工智能的跨界应用

农业和废水处理领域已成功应用IoT技术，如土壤湿度监测(精度±2%)和实时水质分析。在海水淡化领域，智能传感器网络可实时采集温度(最佳25°C)、压力(60-80 bar)等12项关键参数，结合AI算法实现故障预测(故障率降低40%)。典型案例显示，智能系统使盐水泵维修次数从8次降至4次，显著提升运营效率。

环境与经济效益的双赢

智能系统通过动态调节高压泵运行，使RO系统能耗降低10-15%。沙特阿拉伯某工厂应用AI优化后，碳足迹减少18%。四层成熟度模型提供清晰的技术实施路径：基础层部署TDS(总溶解固体)和SDI(淤泥密度指数)传感器；分析层建立膜污染预测模型；控制层实现化学药剂精准投加(误差<±5%)。

全球研究格局与未来方向

印度(131篇)和沙特(119篇)领跑研究产出，聚焦三大主题：1)水管理可持续性；2)机器学习算法开发；3)可再生能源集成。挑战在于初始投资成本高(IoT设备占预算20-30%)和国际合作不足。未来需突破方向包括：石墨烯膜材料、风光互补供电系统、以及基于深度学习的盐水浓缩技术。

技术实施的四层架构

创新型架构包含：

1. 1.

   感知层：部署压力/温度/CO₂传感器阵列

2. 2.

   连接层：采用工业物联网(IIoT)协议传输数据

3. 3.

   分析层：混合物理信息神经网络(PINN)模型

4. 4.

   控制层：自适应调节回收率(60-80%区间)

该框架使迪拜某日产10万吨工厂年节省运维成本120万美元，验证了技术的经济可行性。随着5G和边缘计算的发展，远程诊断响应时间已缩短至15分钟，为偏远地区淡化厂提供技术支持。

可持续发展路径

最新研究表明，AI优化可使MED系统热电联产效率提升至85%。西班牙团队开发的数字孪生系统，通过3000+传感器实现虚拟调试，将项目建设周期压缩30%。这些突破性进展标志着海水淡化进入智能化时代，为应对气候变化下的水资源危机提供关键技术支撑。